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用DuckDB和Amazon S3 Tables在AWS Glue上构建高性价比ETL
原标题: 用DuckDB和Amazon S3 Tables在AWS Glue上构建高性价比ETL
📋总体概括
AWS官方发布实践教程，展示如何将DuckDB与AWS Glue 6.0结合，在单Worker上运行以SQL为核心的ETL作业：从Amazon S3读取Parquet数据，写入基于Apache Iceberg的Amazon S3 Tables。文章提供了完整可运行的示例代码，并与相同Glue运行时上的等效Apache Spark作业进行实测成本与运行时长对比，验证了DuckDB在小规模ETL场景下的性价比优势。
⚡关键信息
- ▸AWS发布DuckDB+AWS Glue 6.0组合方案，实现单Worker运行的SQL式ETL作业
- ▸数据链路为：从Amazon S3读取Parquet，写入基于Apache Iceberg的Amazon S3 Tables
- ▸文章提供完整可运行的示例，读者可直接复现整套流程
- ▸方案与同一Glue运行时上的等效Apache Spark作业进行了实测成本与运行时长对比
- ▸体现了社区嵌入式分析引擎DuckDB进入云厂商托管ETL产品生态的趋势
🔥犀利点评
这是Glue生态一次很有意思的姿态转变：过去十年ETL默认答案就是Spark，如今AWS亲自示范单机DuckDB在成本上能赢自家主力引擎。本质是承认了一个事实——大量企业ETL的量级根本用不上分布式，为Spark集群付的溢价是架构惯性税。DuckDB以嵌入式引擎身份被云大厂收编进托管产品链路，标志着『单机优先』路线正式登堂入室。当然，大数据量、复杂Shuffle场景Spark仍不可替代，读者应按数据规模而非潮流选型。
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